人工智能赋能脊柱畸形外科：从临床评估到决策整合

文章系统梳理了AI在脊柱畸形外科核心临床环节的应用图景，覆盖影像学参数测量、手术风险预测与个体化方案制定。 相对于以往零散讨论单一环节的叙述，该文以临床专家视角把多个关键环节整合为一条从评估到决策的链条。 属于专家视角的综述性论述，文中以“系统阐述”方式呈现应用进展与价值，未提供具体研究数据或样本信息。

文章指出传统“经验驱动”的临床决策模式存在主观性强、标准化不足的局限，而AI尤其是深度学习在医学影像分析、风险预测及手术规划中带来机遇。 把脊柱畸形这一解剖复杂、个体异质性显著疾病的决策痛点，与AI技术能力直接对应起来。 基于对学科现状与AI技术特点的归纳性判断，属于观点性论述。

文章提出“人机共智”的发展方向，强调AI需与临床经验融合，推动学科从“标准化治疗”转向“精准化个体化治疗”，构建智慧诊疗体系。 将AI的定位从单纯工具提升为与临床经验协同的决策整合要素，并给出学科转型的方向性判断。 属于前瞻性展望与理念性主张，文中未给出验证该转型效果的实证数据。

文章剖析了AI技术在脊柱畸形外科推广中的瓶颈。 在展示应用价值之外，同时把技术推广的障碍纳入讨论，使论述更贴近落地场景。 文中仅说明“剖析技术推广瓶颈”，未在摘要层面列出具体瓶颈条目。

该文的适用范围是脊柱畸形外科的临床评估与决策整合场景，面向关注AI在骨科影像测量、手术风险预测与个体化方案制定中应用的临床专家与研究者；其结论以专家视角的综述与展望形式给出，适合作为理解该领域应用图景与“人机共智”方向的框架性参考。

读者仍需关注：文中所述“技术推广瓶颈”具体包含哪些条目、AI在各核心环节的应用进展依据何种研究或数据、以及“人机共智”与向个体化精准治疗转型的落地路径与评价方式；由于当前为摘要层面的快速解析，缺少图表与正文细节，上述内容无法在本次总结中展开。